本教程主要是为看英文比较累的朋友提供一些快速的入门。
如果想在ImageJ上开发自己的图象处理算法，建议先熟悉java编程知识。
本教程基本不对ImageJ菜单中提供的各种文件操作、图象编辑、图象处理、图象分析等功能作详细介绍，请读者自行探索；
也不准备介绍数字图象处理的各种算法和操作，本文假定读者是图象处理方面的专业人士，本教程的重点是如何进行二次开发，如果不特别指出，文中的部分内容和例子都为ImageJ软件包自带或采自相关书籍（如《数字图像处理-java语言描述》），中文注释是后加的。
如果想在ImageJ上开发自己的图象处理算法，建议先熟悉java编程知识。
本教程基本不对ImageJ菜单中提供的各种文件操作、图象编辑、图象处理、图象分析等功能作详细介绍，请读者自行探索；
也不准备介绍数字图象处理的各种算法和操作，本文假定读者是图象处理方面的专业人士，本教程的重点是如何进行二次开发，如果不特别指出，文中的部分内容和例子都为ImageJ软件包自带或采自相关书籍（如《数字图像处理-java语言描述》），中文注释是后加的。
2023/11/12 6:03:38
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作者：BERNTSCHIELE其是计算机视觉以及模式识别方面权威人士，本文重点总结HOG+SVM在分类识别方面的性能，并同其它算法如Adboost,Shapemodebased等都作为了比较，相信对于这方面技术比较感性趣的朋友读完此文之后，对于整个识别算法方面有一个比较全面的了解！
2023/11/11 7:07:05
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《传感器原理及工程应用》第四版课后答案 郁有文版主要内容包括：传感器及其基本特性、电阻应变式传感器、电容式传感器、电感式传感器、压电式传感器、磁电式传感器、热电式传感器、光电传感器、常用其他新型传感器、智能传感器、传感器的标定与选用。
2023/11/10 23:11:47
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该文件已全部OCR识别，所有章节均已加入标签，已做重点章节标注，已划重点，交叉参阅处均已设置文内链接，并加有注释。
2023/11/10 19:27:27
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GRC(Graph-basedRelaxedClustering)是一种具有便捷性和自适应性的谱聚类算法,但对于大数据集,繁重的时间开销限制了其实用性.针对此不足,该文通过对GRC聚类指示向量进行约束并融合中心约束型最小包含球(Center-ConstrainedMinimalEnclosingBall,CCMEB)理论提出了大数据集快速谱聚类算法CCMEB-CGRC.该算法继承GRC的便捷性和自适应性的同时又具有渐近线性时间复杂度的优点,从而较好地解决了大数据集快速有效谱聚类的问题.仿真实验的结果验证了该算法的有效性和快速性.
2023/11/9 9:31:33
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SENG2021项目与API通信的Web服务器。
依存关系构建依赖项：：CMake是一个跨平台的开源构建系统生成器。
：Googletest是一个现代的C++测试框架。
：Pistache是一个用于C++的现代且优雅的异步HTTP和REST框架。
：Boost提供免费的经过同行评审的可移植C++源库。
：Curl是一个免费且易于使用的客户端URL传输库。
运行时依赖项：：IMDb是与电影和其他视觉媒体有关的信息的在线数据库。
：OMDbAPI是一种RESTfulWeb服务，用于获取电影信息。
（需要专用API密钥）：英文中最常用的普通名词列表。
从源头建造要下载最新的可用版本，请通过github克隆此存储库。
$gitclonehttps://github.com/nJ3ahxac/seng2021_project.g
依存关系构建依赖项：：CMake是一个跨平台的开源构建系统生成器。
：Googletest是一个现代的C++测试框架。
：Pistache是一个用于C++的现代且优雅的异步HTTP和REST框架。
：Boost提供免费的经过同行评审的可移植C++源库。
：Curl是一个免费且易于使用的客户端URL传输库。
运行时依赖项：：IMDb是与电影和其他视觉媒体有关的信息的在线数据库。
：OMDbAPI是一种RESTfulWeb服务，用于获取电影信息。
（需要专用API密钥）：英文中最常用的普通名词列表。
从源头建造要下载最新的可用版本，请通过github克隆此存储库。
$gitclonehttps://github.com/nJ3ahxac/seng2021_project.g
2023/11/9 9:50:42
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Graph-Cut算法是图像及视频中经典且有效的前景和背景分离算法,针对其计算量较大导致实时性不佳、前景和背景颜色相似时分割结果易出现shrinkingbias现象的问题,提出一种改进算法.该算法利用Mean-Shift技术对图像进行预处理,将原图像表示成基于区域的、而不是基于像素的图结构,预处理结果还可应用于后续的前景和背景颜色分布估计过程,使得计算量大大下降;在能量函数中引入了具有自适应权值调节功能的连通性约束项,有效地改善了shrinkingbias现象,提高了分割结果的精确性.实验结果表明,文中算法具有良好的实时交互性,且分割效果更加稳定和精确.
2023/11/8 23:52:57
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文运用相机标定模型确定了相机像平面的像坐标，利用本质矩阵标定双目相机，快速找出了相机的相对位置关系；
利用MATAB软件和图像处理进行编程求解；
通过对图像的预处理和灰度质心法对模型进行了验证，得出模型的精度。
针对问题一，根据数码相机的特点，提出了一个新的标定方法，建立相机标定模型，确定了靶标上圆的圆心在该相机像平面的像坐标，为问题二的计算提供了一个好的算法。
针对问题二，我们利用问题一建立的模型和方法运用MATLAB编程精确的计算了靶标上五个圆的圆心在像平面上的像坐标。
针对问题三，我们引入了灰度质心法及像差模型对前述问题的模型的稳定性和坐标值精度进行检验后，发现两种模型的中心坐标值的误差值在[0~3]个像素区间内，说明前述模型的计算结果的精度很高，通过像差模型得出其径向畸变系数趋于无穷小，认为前述模型有很好的稳定性。
针对问题四，我们提出了一种改进的的立体摄像机标定方法，通过双目匹配点，线性地求解本质矩阵，快速找出摄像机的相对位置关系。
利用MATAB软件和图像处理进行编程求解；
通过对图像的预处理和灰度质心法对模型进行了验证，得出模型的精度。
针对问题一，根据数码相机的特点，提出了一个新的标定方法，建立相机标定模型，确定了靶标上圆的圆心在该相机像平面的像坐标，为问题二的计算提供了一个好的算法。
针对问题二，我们利用问题一建立的模型和方法运用MATLAB编程精确的计算了靶标上五个圆的圆心在像平面上的像坐标。
针对问题三，我们引入了灰度质心法及像差模型对前述问题的模型的稳定性和坐标值精度进行检验后，发现两种模型的中心坐标值的误差值在[0~3]个像素区间内，说明前述模型的计算结果的精度很高，通过像差模型得出其径向畸变系数趋于无穷小，认为前述模型有很好的稳定性。
针对问题四，我们提出了一种改进的的立体摄像机标定方法，通过双目匹配点，线性地求解本质矩阵，快速找出摄像机的相对位置关系。
2023/11/8 11:28:51
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主要给大家介绍了关于微信小程序如何在其他页面监听globalData中值的变化的相关资料，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家学习或者使用微信小程序具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起学习学习吧
2023/11/8 10:12:20
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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